具体描述
《统计学原理》主要阐述统计的基本理论和方法，全书共分十章。具体内容包括统计的研究对象和方法、统计调查、统计整理、综合指标、抽样推断、动态数列、相关分析、统计指数、统计预测、国民经济核算体系的主要指标。并每章配有“本章小结”和“思考与练习”，加深学生对教材内容的理解，旨在提高学生实践应用能力。
《统计学原理》主要作为普通高等院校会计、经济、管理类相关专业的教材，同时也可作为从事经济管理工作相关人员的学习、培训教材。
《现代金融风险管理：理论、模型与实践》 内容简介 本书深度聚焦于当代金融市场中日益复杂和关键的风险管理领域。它并非一本介绍基础统计学概念的教科书，而是致力于为金融专业人士、风险管理者、监管机构以及对金融工程和量化分析感兴趣的读者，提供一套全面、深入且具有实践指导意义的风险管理框架和工具箱。全书以现代金融理论为基石，结合最新的量化模型和监管要求，系统阐述了如何识别、衡量、管理和对冲各类金融风险。 第一部分：金融风险的理论基石与环境设定 本部分首先构建了理解现代金融风险的理论基础。我们从资产定价理论（如CAPM、APT）和有效市场假说出发，探讨了金融市场不完美性如何催生系统性与非系统性风险。重点讨论了信息不对称、流动性约束以及行为金融学对风险认知的影响。 市场微观结构与风险传导： 详细分析了不同交易机制（做市商制度、订单簿驱动等）如何影响价格发现和流动性风险的实时暴露。 金融机构的风险文化与治理： 探讨了“大而不能倒”机构的内部控制、风险偏好设定以及董事会层面如何有效监督风险管理职能，强调合规与道德风险的重要性。 宏观审慎视角： 介绍巴塞尔协议III（及未来发展趋势）对资本充足率、杠杆率和流动性覆盖的要求，将机构层面的风险管理置于宏观金融稳定的背景下进行考察。 第二部分：核心风险的量化模型与计量技术 本部分是本书的核心，详细介绍了衡量和模拟主要金融风险的尖端技术和实用模型。我们摒弃过于简化的假设，转而采用更贴近现实市场行为的复杂模型。 信用风险计量（Credit Risk）： 深入解析了从结构化模型（如Merton模型、KMV模型）到简化降维模型（如FHF模型、因子模型）的发展历程。重点介绍了违约相关性（Correlation of Defaults）的建模，包括Copula函数的应用，用以准确捕捉尾部风险的依赖结构。此外，详述了预期损失（EL）、未预期损失（UL）以及违约风险暴露（EAD）的精细计算方法。 市场风险计量（Market Risk）： 重点探讨了超越历史模拟法和参数法（方差-协方差法）的更稳健技术。我们详细讲解了极端值理论（EVT）在计算高置信度水平下风险价值（VaR）中的应用，以及如何利用蒙特卡洛模拟对衍生品组合进行风险敏感度分析（Greeks计算）。特别关注了非线性工具组合的二阶矩风险度量——修正的风险价值（CVaR/ES）的计算流程及其在压力测试中的作用。 操作风险与流动性风险： 对操作风险，我们引入了损失数据分布拟合技术（如Lognormal、Weibull分布）和基于专家判断的量化方法。对于流动性风险，不仅涵盖了资金流动性缺口分析，还引入了市场冲击成本模型，用于评估大规模平仓对市场价格的潜在负面影响。 第三部分：风险综合与投资组合优化 本部分关注如何将不同风险维度进行整合，并应用于实际的资产配置和对冲策略中。 风险分解与归因： 介绍如Grinold-Kahn风格的风险分解模型，用于确定投资组合的风险预算和绩效驱动因素。阐述了边际风险贡献度（MRC）和信息比率（IR）的计算，指导基金经理优化风险调整后的回报。 压力测试与情景分析： 强调构建情景分析的严谨性，包括历史极端事件复盘（如2008年金融危机、Leman Brothers倒闭）、假设性冲击情景设计（如利率突然上升200个基点）以及反向压力测试（Reverse Stress Testing）——即找出导致机构破产的最小冲击是什么。 衍生品对冲策略的有效性评估： 探讨了Delta、Gamma、Vega对冲的动态调整过程，并分析了对冲失效风险（Hedge Inefficiency Risk）的来源，包括跳跃风险（Jump Risk）和波动率曲面的变化。 第四部分：新兴风险与监管前沿 本书的最后一部分展望了未来金融风险管理的挑战，尤其关注技术进步带来的新风险。 气候变化风险（Climate Risk）： 引入物理风险（如极端天气对资产价值的影响）和转型风险（如碳税、政策变化）的量化框架，以及如何将其纳入长期风险资本规划。 金融科技（FinTech）与网络安全风险： 分析了人工智能在信用评估中的应用风险（模型偏见、可解释性差），以及数据泄露、系统中断带来的网络风险敞口和应急响应机制。 模型风险管理（Model Risk Management, MRM）： 鉴于现代金融高度依赖复杂模型，本书提供了详尽的模型验证、文档化和独立审查的流程，确保模型假设的合理性和输出的可靠性，这是区别于传统方法论的关键所在。 本书的特点在于其深度融合了前沿的金融工程技术与严谨的监管实践要求，旨在培养读者将理论知识转化为解决实际复杂金融问题的能力。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础，以便深入理解所介绍的复杂数学模型。本书的案例分析多取自近期的金融危机与市场实践，确保内容的时效性和实用性。
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